基于BP神经网络的南四湖水质评价研究
| 摘要 | 第1-10页 |
| Abstract | 第10-12页 |
| 第1章 绪论 | 第12-23页 |
| ·研究背景 | 第12-15页 |
| ·水环境系统的复杂性 | 第12-13页 |
| ·环境质量评价及环境系统分析 | 第13页 |
| ·南水北调(东线)工程概况 | 第13-14页 |
| ·南四湖在南水北调工程中的作用 | 第14页 |
| ·南四湖水质现状 | 第14-15页 |
| ·课题研究的目的及意义 | 第15页 |
| ·水质评价方法研究进展 | 第15-19页 |
| ·传统的水质评价方法 | 第15-16页 |
| ·基于复杂性理论的水质评价方法 | 第16-19页 |
| ·人工神经网络在水质评价中的应用 | 第19-20页 |
| ·课题研究内容及技术路线 | 第20-23页 |
| ·课题的主要研究内容 | 第20-22页 |
| ·课题研究的技术路线 | 第22-23页 |
| 第2章 基于MATLAB的BP神经网络基本理论 | 第23-46页 |
| ·人工神经网络的基本原理 | 第23-29页 |
| ·人工神经网络概述 | 第23页 |
| ·人工神经网络的结构 | 第23-28页 |
| ·神经网络的学习和工作方式 | 第28-29页 |
| ·BP神经网络的基本原理 | 第29-36页 |
| ·BP网络模型 | 第29页 |
| ·BP网络结构 | 第29-30页 |
| ·BP学习算法 | 第30-36页 |
| ·BP神经网络模型的设计 | 第36-43页 |
| ·训练样本集的设计 | 第36-38页 |
| ·BP网络参数的设置 | 第38-40页 |
| ·BP网络学习算法的选择 | 第40-41页 |
| ·BP网络模型的构建 | 第41-42页 |
| ·BP网络模型的训练 | 第42-43页 |
| ·BP神经网络的局限性 | 第43-44页 |
| ·MATLAB神经网络工具箱的应用 | 第44-46页 |
| 第3章 南四湖流域现状调查与水质监测 | 第46-60页 |
| ·南四湖流域现状调查 | 第46-52页 |
| ·南四湖概况 | 第46-47页 |
| ·社会、经济概况 | 第47-48页 |
| ·流域内水系及水利工程概况 | 第48-51页 |
| ·南四湖流域污染源调查 | 第51-52页 |
| ·南四湖流域水质监测计划 | 第52-58页 |
| ·监测项目 | 第52-53页 |
| ·监测点位的布设 | 第53-56页 |
| ·水质监测采样方案 | 第56-58页 |
| ·监测分析方法 | 第58页 |
| ·南四湖水质监测结果 | 第58页 |
| ·本章小结 | 第58-60页 |
| 第4章 南四湖湖区水质综合评价研究 | 第60-73页 |
| ·南四湖水质评价网络模型的建立 | 第60-64页 |
| ·网络结构的确定 | 第60-62页 |
| ·训练样本的选择及预处理 | 第62页 |
| ·学习算法的选择 | 第62-63页 |
| ·模型训练 | 第63-64页 |
| ·南四湖水质评价网络模型的应用 | 第64-72页 |
| ·上级湖水质评价结果及分析 | 第64-67页 |
| ·Surfer绘图软件的应用 | 第67-68页 |
| ·上级湖水质空间分布及分析 | 第68-69页 |
| ·下级湖水质评价结果及分析 | 第69-70页 |
| ·下级湖水质空间分布及分析 | 第70-72页 |
| ·本章小结 | 第72-73页 |
| 第5章 南四湖入湖河口水质评价研究 | 第73-79页 |
| ·南四湖入湖河流河口水质评价 | 第73-74页 |
| ·入湖河流污染物排放量分析 | 第74-76页 |
| ·入湖河流污染物超标分析 | 第76-78页 |
| ·本章小结 | 第78-79页 |
| 第6章 结论与建议 | 第79-82页 |
| ·结论 | 第79-80页 |
| ·建议 | 第80-82页 |
| 参考文献 | 第82-88页 |
| 攻读硕士学位期间发表的学术论文及科研工作 | 第88-89页 |
| 1 发表的学术论文 | 第88页 |
| 2 进行的科研工作 | 第88-89页 |
| 致谢 | 第89页 |
